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用支持向量回归（SVR）的方法分析和预测时间序列，可解决复杂非线性系统的建模问题。采用光滑化方法对SVR的基本算法进行改进，可降低计算的复杂度。将光滑支持向量回归（SSVR）算法应用于炉膛燃烧状态时间序列预测。对炉内火焰图像进行聚类分析，计算表征炉膛燃烧状态的状态指数，建立状态指数时间序列，并利用光滑支持向量回归算法构建预测模型。实验结果表明，SSVR方法具有更快的收敛速度、更好的拟合精度和良好的...
